double arrow

Метод Стьюдента



 
В теории ошибок считается, что случайные погрешности подчиняются вероятностным закономерностям. При постоянном числе измерений ,чем больше ошибка по абсолютной величине, тем меньше ее вероятность. Зависимость плотности распределения вероятностей измеряемой величины от измеренного значения описывается кривой (рис. 2), называемой кривой нормального распределения Гаусса. Площадь, отвечающая какому-либо интервалу оси абсцисс, изображает вероятность попадания случайного результата в данный интервал. По распределению Гаусса наиболее вероятным значением измеряемой величины является ее среднее значение.

Вид кривой распределения определяется величиной , называемой среднеквадратической ошибкой (стандартное отклонение):

.

С увеличением точность измерения уменьшается, и кривая нормального закона распределения имеет более пологий вид (см. рис. 2).

Величина характеризует разброс отклонений от среднего значения. На практике число измерений ограничено (чаще всего не более 5-7). В этом случае пользуются распределением Стьюдента.

Английский математик и химик В.С. Госсет (псевдоним Стьюдент) в 1908 г. предложил методику обработки результатов многократных измерений одной и той же величины.




Существуют специальные таблицы, в которых приведены коэффициенты Стьюдента , определяемые доверительной вероятностью и числом измерений . Например, при для доверительной вероятности получим (см. таблицу в приложении 1).

Согласно методике Стьюдента средняя квадратическая погрешность результата измерений среднего арифметического определяется формулой:

,

где - абсолютная погрешность каждого измерения,

- число измерений.

Границы средней квадратической погрешности:

.

Абсолютная погрешность измерений:

,

где – приборная погрешность.

Если , то ;

если , то .

Окончательный результат записывается в виде:

.



Сейчас читают про: